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Enregistrement W2516480338

CSA Z107.6 Audiometric Testing for use in Hearing Loss Prevention Programs: A new title for a new edition

2016· article· en· W2516480338 sur OpenAlexafffundvenueabout
Sasha Brown, Christian Giguère, Michael Sharpe

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensWorkers Compensation Board of British Columbia
Organismes subventionnairesMinistère de la Défense NationaleWorkSafeBCUniversity of Ottawa
Mots-clésTechnicianHearing lossTest (biology)AudiologyEngineeringMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The most recent addition to the Canadian Standards Association’s (CSA) Occupational Hearing Conservation Technical Committee’s fleet of standards is a long-awaited second edition of CSA Z107.6, Audiometric Testing for use in Hearing Loss Prevention Programs. This Standard focuses on quantifying hearing loss as a means of early detection of possible damage from hazardous noise exposure and is directed to organizations and service providers responsible for conducting audiometric tests as part of a Hearing Loss Prevention Program (HLPP). The new edition is intended to be used in conjunction with CSA Z1007, Management of Hearing Loss Prevention, and incorporates several amendments and additions to the original 1990 edition. The 2016 edition now includes: mobile audiometric test facility requirements; an expanded section on audiometric technician training requirements; and guidance to the technician on classifying test results, advising the tested individual about their test results and providing reports to the Hearing Loss Prevention Program Administrator for use within an HLPP.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,174
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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